echo 怎么对齐

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hackernew 2024-10-29 12:00:09

文章标签 echo 怎么对齐机器学习 python 正则化采样率 文章分类 运维

常规操作，先吹一下XGBoost：

XGBoost的核心思想是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数。最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。

XGBoost对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。

XGBoost官方文档：传送门

一、Xgboost的优势

二、Xgboost的参数

三、Xgboost参数调优实例

一、Xgboost的优势

1、Regularization（正则化）

2、Parallel Processing（并行处理）:

3、High Flexibility（高度灵活）

4、Handling Missing Values（处理缺失值）值，并作为参数传递。

5、Tree Pruning（树剪枝）

6、Built-in Cross-Validation（内置的交叉验证）

7、Continue on Existing Model（继续现有模型）

二、Xgboost的参数

Xgboost将工具分成了三大类：

-- General Parameters（通用参数）：设置整体功能，宏观函数控制

-- Booster Parameters（提升参数）：选择你每一步的booster(tree/regression），booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。

-- Learning Task Parameters（学习目标参数）：指导优化任务的执行，控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类，这都是目标参数所提供的。

1、通用参数

--booster [default=gbtree]
选择每次迭代过程中需要运行的模型，一共有两种选择：
gbtree: tree-based models，采用树的结构来运行数据；
gblinear：基于线性模型；

--silent [default=0]
设置模型是否有logo打印：
0：有打印
1：无打印

--nthread [default to maximum number of threads available if not set]
这个主要用于并行处理的，如果不指定值，工具会自动检测。一般我们设置成-1,使用所有线程。
剩余两个参数是Xgboost自动指定的，无需设置

2、提升参数

虽然有两种类型的booster，但是我们这里只介绍tree。因为tree的性能比线性回归好得多，因此我们很少用线性回归。

--eta [default=0.3, alias: learning_rate]
学习率，可以缩减每一步的权重值，使得模型更加健壮：
典型值一般设置为：0.01-0.2

--min_child_weight [default=1]
定义了一个子集的所有观察值的最小权重和。
这个可以用来减少过拟合，但是过高的值也会导致欠拟合，因此可以通过CV来调整min_child_weight。
 
 --max_depth [default=6]
树的最大深度，值越大，树越复杂。
这个可以用来控制过拟合，典型值是3-10。

--gamma [default=0, alias: min_split_loss]
这个指定了一个结点被分割时，所需要的最小损失函数减小的大小。
这个值一般来说需要根据损失函数来调整。

--max_delta_step(默认= 0)
这个参数通常并不需要。

--subsample [default=1]
样本的采样率，如果设置成0.5，那么Xgboost会随机选择一半的样本作为训练集。

--colsample_bytree [default=1]
构造每棵树时，列采样率（一般是特征采样率）。

--colsample_bylevel [default=1]
每执行一次分裂，列采样率。这个一般很少用，有subsample、colsample_bytree 就可以。

--lambda [default=1, alias: reg_lambda]
L2正则化（与岭回归中的正则化类似：传送门）这个其实用的很少。

--alpha [default=0, alias: reg_alpha]
L1正则化（与lasso回归中的正则化类似：传送门）这个主要是用在数据维度很高的情况下，可以提高运行速度。

--scale_pos_weight, [default=1]
在类别高度不平衡的情况下，将参数设置大于0，可以加快收敛。

3、学习任务参数

这类参数主要用来明确学习任务和相应的学习目标的

--objective [default=reg:linear]
这个主要是指定学习目标的：而分类，还是多分类or回归
“reg:linear” –linear regression：回归
“binary:logistic”：二分类
“multi:softmax” ：多分类，这个需要指定类别个数

--eval_metric [default according to objective]
*评估方法，主要用来验证数据，根据一个学习目标会默认分配一个评估指标
“rmse”:均方根误差（回归任务）
“error”:分类任务
“map”:Mean average precision（平均准确率，排名任务）

--seed [default=0]
随机数种子，可以用来生成可复制性的结果，也可用来调参

三、Xgboost参数调优实例

调参的通用方法：

-- 选择一个相对较高的学习率。通常来说学习率设置为0.1。但是对于不同的问题可以讲学习率设置在0.05-0.3。通过交叉验证来寻找符合学习率的最佳树的个数。

-- 当确定好学习率与最佳树的个数时，调整树的某些特定参数。比如：max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree

-- 调整正则化参数，比如： lambda, alpha。这个主要是为了减少模型复杂度和提高运行速度的。适当地减少过拟合。

1、首先我们设置一些参数的初始值(你可以设置不同的值）：

#Choose all predictors except target & IDcols
predictors = [x for x in train.columns if x not in [target, IDcol]]
xgb1 = XGBClassifier(
 learning_rate =0.1,
 n_estimators=20,
 max_depth=5,
 min_child_weight=1,
 gamma=0,
 subsample=0.8,
 colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic',
 nthread=4,
 scale_pos_weight=1,
 seed=27)
modelfit(xgb1, train, predictors)

2、调整max_depth 和min_child_weight

我们调整这两个参数是因为这两个参数对输出结果的影响很大。我们首先将这两个参数设置为较大的数，然后通过迭代的方式不断修正，缩小范围。

param_test1 = {
 'max_depth':list(range(3,10,2)),
 'min_child_weight':list(range(1,6,2))
}
gsearch1 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=20, max_depth=5,
 min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27), 
 param_grid = param_test1, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch1.fit(train[predictors],train[target])
gsearch1.grid_scores_, gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_

接下来缩小范围，将两个序列范围约束在[8,9,10];[1,2,3]

param_test2 = {
 'max_depth':[8,9,10],
 'min_child_weight':[1,2,3]
}
gsearch2 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate=0.1, n_estimators=20, max_depth=5,
 min_child_weight=2, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), 
 param_grid = param_test2, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch2.fit(train[predictors],train[target])
gsearch2.grid_scores_, gsearch2.best_params_, gsearch2.best_score_

3、调整gamma

param_test3 = {
 'gamma':[i/10.0 for i in range(0,5)]
}
gsearch3 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=20, max_depth=10,
 min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), 
 param_grid = param_test3, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch3.fit(train[predictors],train[target])
gsearch3.grid_scores_, gsearch3.best_params_, gsearch3.best_score_

这里gamma已经从我们前面默认的0，变成了0.2了。

最后我们用最优参数再次运行一下程序：

xgb1 = XGBClassifier(
 learning_rate =0.1,
 n_estimators=20,
 max_depth=10,
 min_child_weight=1,
 gamma=0.2,
 subsample=0.8,
 colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic',
 nthread=4,
 scale_pos_weight=1,
 seed=27)
modelfit(xgb1, train, predictors)

4、调整subsample 和colsample_bytree

param_test5 = {
 'subsample':[i/100.0 for i in range(75,90,5)],
 'colsample_bytree':[i/100.0 for i in range(75,90,5)]
}
gsearch5 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=20, max_depth=10,
 min_child_weight=1, gamma=0.2, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), 
 param_grid = param_test5, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch5.fit(train[predictors],train[target])
gsearch5.grid_scores_, gsearch5.best_params_, gsearch5.best_score_

5、调整正则化参数

param_test6 = {
 'reg_alpha':[1e-5, 1e-2, 0.1, 1, 100]
}
gsearch6 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=20, max_depth=10,
 min_child_weight=1, gamma=0.2, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), 
 param_grid = param_test6, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch6.fit(train[predictors],train[target])
gsearch6.grid_scores_, gsearch6.best_params_, gsearch6.best_score_

6、减小学习率

param_test6 = {
 'reg_alpha':[1e-5, 1e-2, 0.1, 1, 100]
}
gsearch6 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=20, max_depth=10,
 min_child_weight=1, gamma=0.2, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,
 objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), 
 param_grid = param_test6, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)
gsearch6.fit(train[predictors],train[target])
gsearch6.grid_scores_, gsearch6.best_params_, gsearch6.best_score_

最后补充的是：

数据和特征工程决定了模型效果的上限，而模型的调参只是逼近这个上限。

特征工程传送门在此。

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